旋轉機械故障診斷技術在金屬冶煉設備中的應用

金志歡，金 鑫，江 超

（江蘇永鋼集團，江蘇 蘇州 215628）

隨著我國社會經濟的迅猛發展，企業為尋求更大經濟效益，就必須要在生產運行中，加快轉型，以逐步擴大生產規模，并逐漸增加生產設備數量。但是設備生產過程，卻容易因為各類因素影響到生產，尤其是大型的旋轉機械設備，其使用周期連續、速度高，使得企業生產中往往處在生產的核心地位，因此，必須要重視旋轉機械設備的故障診斷工作，確保生產事故可控，謹防出現嚴重損失。

1 診斷旋轉機械故障概述

在旋轉機械中，轉子是核心部件，一旦發生生產故障，轉子就會出現異常，促使機械設備發出與常規作業不同的噪聲與振動，振動信號的特征值，如信號的時域、頻域等可以還原機械設備的故障信息[1]。在實踐中，旋轉機械出現故障一般的原因有機械殼體的變形與老化、設計工藝參數與標注參數之間差異過大、安裝與調試不當以及零部件制作偏差，少數情況下，旋轉機械設備頻出，也有可能與其設計不當有關。

2 診斷儀器選擇與配置

通過分析其振動的頻率以及沖擊次數，來按照規定范圍進行比較，判斷設備的異常情況[2]。如今，隨著儀器智能化程度的逐漸提升，這種分析儀器也開始與計算機聯結，協同工作，應用的范圍與空間也被拓寬。溫度測量分析儀器也是常見的一種診斷儀器，其測量針對的主體是固體、液體或氣體三種形態的物質的溫度，按照其溫度差來判斷儀器的故障情況。其往往可以與紅外熱像儀結合，檢測機械設備的機體溫度，來排出熱反應引起的設備故障。本文主要研究的是振動檢測儀器，討論旋轉機械故障診斷技術在故障設備中的應用。

3 旋轉機械故障診斷技術在金屬冶煉設備中的應用

（1）監測運行狀態。旋轉機械運行時，監測其狀態，是故障診斷的關鍵方式之一，在金屬冶煉設備中，狀態監測一般可以按照監測的時間和方式分為不定期監測、巡回監測和在線監測。通過監測反饋的數據，操作人員可以實時了解設備的狀態。如今旋轉機械運行中的數據主要通過傳感器和數據收集設備進行，隨著科學技術手段的逐漸提高，檢測狀態信號經過處理，可以提升診斷信息的準確度，因此，信息的進一步強化作用也十分必要。

（2）信號處理。在針對旋轉機械進行故障診斷時，信號的處理是其中重要環節，旋轉機械故障系統的結構相對較為復雜，盡管信號的監測系統能夠反饋較為準確能反應設備狀態的信息，但是在傳感器進行設備信息收集時，容易造成設備信息收集時的混亂，這樣會讓后續分析與總結陷入困境，在混亂的信號中，篩選有用的信息也將面臨阻礙，相關人員必須要在信息整理前，針對信號進行處理，以保證特征信息能夠準確反映故障特征，以保證旋轉機械故障診斷技術在金屬冶煉設備應用中的準確度。

（3）故障識別。故障識別過程是，相關人員將經過處理后的監測信號，進行集中整合和處理，然后遵循一定的標準進行規范與優化，最終針對故障進行識別，依照故障信號，進行故障預控和處理。

4 旋轉機械故障智能診斷技術在金屬冶煉設備中的應用

（1）專家監測。專家系統，指的是包含全面、豐富知識體系的數據庫，其包含的相關信息數據資料，能為解決旋轉機械故障提供可能，豐富機械故障的診斷手段。

（2）診斷試驗。如今，旋轉機械故障中診斷技術具有舉足輕重的作用。計算機技術，作為診斷技術中優化應用的重要方式，能夠進行旋轉運行狀態信息分析，促進冶煉設備機械設備故障的高效完成。診斷試驗是優化診斷技術的重要途徑，通過診斷實例，我們能夠發現使用智能化旋轉機械故障診斷技術，能顧優化旋轉機械故障診斷在冶煉金屬設備中的應用。

（3）樣本構造。金屬冶煉設備在應用中常見的故障包括轉軸破裂、轉子磨損、轉子不對稱或油膜不穩定等，根據不同的故障的特征，進行樣本構造，設計構建故障模型，可以對旋轉機械故障進行針對性監測，進而極大促進旋轉機械故障診斷技術在實踐中的應用，使其在金屬冶煉設備的故障排查中更加具體化。旋轉機械結構的復雜會使模型建立的難度增大。想要完善考慮其內部結構，就必須要更為深入的研究旋轉機械故障，提出更為完善的診斷技術。此外，目前的故障研究中心主要針對的是現當下發生的故障，而客觀已經存在的故障，卻鮮少設計，這就使得微小故障排查整治時極容易被忽略。因此，相關人員必須要合理選擇智能方法，充分揚長避短，重視不同類型、規模的故障，才能真正推動旋轉故障診斷技術可持續發展。

5 實例分析

某金屬冶煉設備工廠，耦合器采用6000V高壓電機驅動耦合器，調整速度帶動風機葉輪，在同一基座上安裝機組，其中電機額定轉速為2970r/min，額定功率850kw，頻率50hz，金屬冶煉工藝進行時，吹氧，風機速度選擇高速狀態，其余均為低速。

（1）監測數據分析。該煉鋼廠振動采集值均大于29000微米，但在電機另一側數據處于正常值，即小于70微米，分析振動頻譜，可以認為振動異常，初步推測原因為轉子不對稱，引起的不平衡，同時振動的幅值無明顯波動，形成的時域波形圖，仍然是規律的波形圖，也證實了轉子不對稱的問題。

（2）分析診斷。根據振動時域波形的規律，總結與分析電機振動的加速度、速度的最大值，可知采集的數值整體偏高，通過頻譜分析，可以發現振動幅值出現較大波動，能量集中于0.15倍頻。通過分析診斷，可以直接確定故障發生在電機后端軸承，通過不同的信號振動特點，可以分析出導致振動的問題可能來源于熱套配合過盈不足等原因，深入分析電機的軸承，認為軸承內圈可能存在一定程度的松動。明確了事故原因，停止電機，進行針對性維修，促使電機恢復正常。

（3）結果驗證。半月進行拆機維修時，發現軸聯器兩端磨損嚴重，軸承內圈出現了松動，產生了相對位移，證明了診斷結果與實證結果一致，是典型的故障問題。維修時，通過更換軸承、電機后，振動從異常恢復了正常。

6 結語

總而言之，診斷、分析與總結旋轉機械故障并非易事，其過程涉及內容眾多，而冶煉金屬設備的種類又相對較多，設備的復雜程度也有較大差異，這也造成了其發生故障的原因的多樣化。以煉鋼設備為例，其具體運行故障往往是多要素共同造成的結果，需要根據現象反推結果。而旋轉機械故障診斷技術的應用，能為后期設備檢修提供合理的方向與選擇，可以提升機械故障檢修的效率，降低設備發生故障的概率，進而提升冶煉金屬的使用壽命，提升企業的綜合效益。